Entwicklung von neuartigen Online-Verfahren zur optimalen Steuerung hybrider Antriebssysteme

开发用于混合动力驱动系统优化控制的新型在线流程

基本信息

项目摘要

Hybride Antriebssysteme bestehen aus mindestens zwei Antriebsarten. Die Steuerung dieser Antriebssysteme hat die Aufgabe, die verfügbaren Antriebe zu jedem Betriebszeitpunkt derart zu kombinieren, dass die erforderliche Antriebskraft bereitgestellt und dabei der gesamte Energieverbrauch möglichst gering gehalten wird. Bisher existierende Betriebsstrategien sind stark von der Art des Systems, z.B. der Anordnung der Antriebe, abhängig. Unser interdisziplinäres Projekt verfolgt einen neuartigen und weitgehend systemunabhängigen Ansatz zur Optimierung der Steuerung von hybriden Antriebssystemen, der in mathematischen Modellen und realitätsnahen Simulationen evaluiert werden soll. Dieser Ansatz basiert auf der Kombination und Weiterentwicklung von Methoden aus der theoretischen Informatik, die erstmalig auf das Problem der Steuerung von hybriden Antriebssystemen angewandt werden. Insbesondere sollen nichtlineare Optimierungsverfahren sowie Methoden aus der Kontrolltheorie wie z.B. die flachheitsbasierte Optimierung mit Ansätzen des Online-Learnings verknüpft werden. Offline generierte Kontrollgesetze zur optimalen Steuerung stark vereinfachter Betriebsbereiche sollen online und ohne Vorabwissen über die Zukunft ausgewählt werden, so dass eine annähernd optimale Betriebsstrategie dynamisch gebildet wird. Die entwickelten Methoden sollen am Beispiel eines elektrischen Parallelhybridfahrzeugs getestet werden.
混合肠道系统是一种最好的肠道系统。Die Steuerung dieser Antriebssysteme Die Aufgabe, Die verfgaren Antriebe zu jedem Betriebszeitpunkt derart zu kombinieren, dass Die erforderlich Antriebskraft bereitgestellt and dabei der gesamte Energieverbrauch möglichst geringgehalten wind。Bisher existierende betriebsstrateen sstark von der Art des Systems, z.B. der Anordnung der Antriebe, abhängig。研究项目:interdisziplinäres研究项目:神经动力学与神经动力学项目:systemunabhängigen研究项目:混合动力系统研究项目:数学模型研究项目:realitätsnahen仿真评估项目:结合理论分析与信息分析方法研究,结合理论分析与信息分析方法研究,结合理论分析与信息分析。在此基础上,本文提出了一种新的控制理论,即控制理论与方法。离线generierte Kontrollgesetze zur optimalen Steuerung stark vereinfachter Betriebsbereiche sollen online und ohne Vorabwissen ber die Zukunft ausgewählt werden, so dass eine annähernd optimale betriebsstrategy动态gebildet风。Die entwickelten Methoden sollen am Beispiel eines elektrischen Parallelhybridfahrzeugs getestet werden。

项目成果

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Energy Management of Parallel Hybrid Electric Vehicles based on Stochastic Model Predictive Control
  • DOI:
    10.3182/20140824-6-za-1003.01329
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Martina Josevski;D. Abel
  • 通讯作者:
    Martina Josevski;D. Abel
Multi-time scale model predictive control framework for energy management of hybrid electric vehicles
Learning-based control strategies for hybrid electric vehicles
基于学习的混合动力电动汽车控制策略
  • DOI:
    10.1109/cca.2015.7320858
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Geulen;Sascha ;Joševski;Martina ;Nellen;Johanna ;Janosch ;Lukas ;Wolters;Benedikt ;Abráham;Erika ;Walter
  • 通讯作者:
    Walter
A Genetic Algorithm based Control Strategy for the Energy Management Problem in PHEVs
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  • DOI:
    10.29007/md3x
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Nellen;Johanna ;Wolters;Benedikt ;Lukas ;Geulen;Sascha ;Abrahám
  • 通讯作者:
    Abrahám
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  • 项目类别:
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知道了